深度学习中对数据中特征的提取是自动的对吗

Question

如题所述

Answer 1

深度学习中对数据中特征的提取是自动的是对的。训练深度学习模型是一个满意的模型，它承载于各种不同场景的训练模型，能够帮助获得更好的获得商业价值。深度学习与传统模式识别方法的最大不同在于它是从大数据中自动学习特征，而非采用手工设计的特征。好的特征可以极大提高模式识别系统的性能。在过去几十年模式识别的各种应用中，手工设计的特征处于同统治地位。它主要依靠设计者的先验知识，很难利用大数据的优势。由于依赖手工调参数，特征的设计中只允许出现少量的参数。

Answer 2

在深度学习中，由于神经网络可以学习到多层特征表示，所以通常可以自动进行特征提取。但是，在进行深度学习之前，我们仍然需要对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理和数据标准化等。这些预处理步骤有助于提高模型的泛化能力和改善模型的训练效果。